虚拟作物是作物模型研究领域的重要内容，已成为探索作物表型不可缺少的工具。这项工作的重点目标是实现水稻个体和水稻群体的三维（three-dimensional，3D）动态可视化模拟，以及利用虚拟水稻预测水稻表型。利用实验室现有的研究成果，通过整合水稻植株地上部分与根系的同步关系，实现了水稻个体和群体在不同生长程度日（growth degree days，GDD）的三维动态可视化。所得到的可视化效果逼真，对水稻形态变化具有较好的预测能力。2019年，在安徽省进行了田间试验，获得了2个不同水稻品种分蘖期、拔节期和开花期叶面积指数数据。采用基于虚拟水稻模型的叶片分割方法预测水稻叶面积指数。实测叶面积指数与模拟叶面积指数的相对误差为7.58% ~ 12.69%。计算出均方根误差、平均绝对误差和决定系数分别为0.56、0.55和0.86。所有的评价标准都显示出值得赞扬的准确性。这些进展为虚拟作物的开发和作物表型预测提供了技术和模型支持。

图1  本研究的基本研究框架。

图2  水稻植株主茎的基本结构。

图3  水稻叶片分割结构图。

图4  低氮水平下不同生育期YD6地上部分三维可视化。

图5  正常氮素水平下不同生育期YD6地上部分三维可视化。

图6  低氮水平下W14不同生育期地上部分三维可视化。

图7  正常氮水平下不同生育期W14地上部分三维可视化。

图8  正常水氮条件下水稻植株播后不同天数YD6根系三维可视化。

图9  水稻W14在正常水分和不同氮素条件下播后40 d根系三维可视化。

图10  正常施氮水平下YD6水稻不同生育期全株三维可视化。

图11  YD6不同生育期植物种群三维可视化。

图12  YD6成熟期种群实景图。

图13  所有实测和模拟LAI之间的比较。Nsp是每个叶子的分裂数。